機械学習とは

機械学習とは

機械学習（Machine Learning）とは、人工知能（AI:Artificial Inteligence）における技術のひとつです。機械に大量のデータからパターンやルールを発見させ、それを様々な物事に利用することで判別や予測をする技術のことを指しています。機械学習ではデータ内において結果に影響を及ぼす要素を人間が判断し調節を行うことで精度を高めています。しかし、人間による判断の必要のある機械学習に対し、機械自らがデータ内のパターンやルールの発見から何を学習するのかまで、人間の判断を必要とせずに全てを機械が自動的に判断することのできる特徴を持つのが深層学習　(Deep Learning)です。これにより人間には発見できない特徴や人間の判断では限界のあった技術の発展につながっています。つまり、機械学習は人工知能という概念に属する技術の一部であり、その機械学習の中に深層学習という技術が含まれています。

機械学習の手法

機械学習はコンピューターにデータを読み込ませアルゴリズムに基づいて分析させます。事例となるデータを反復的に学ばせることにより見つけた特徴やパターンを、新しいデータに適用することで新しいデータの分析や予測を行うことが可能となります。機械学習には、主に「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」の3種類が存在します。

1、教師あり学習（Supervised Learning）
教師あり学習では、「学習」と「認識・予測」の二段階のプロセスを持ちます。正しいデータ（ラベル付きの入力値）とそれに対応する正解（出力）を訓練しその特徴・パターンを「学習」します。その後、正解（出力）が不明な新しいデータ（ラベルなしの入力値）を受け取った場合に、事前に「学習」した特徴・パターンを元に「認識・予測」を行います。教師ある学習の代表的手法は「識別」と「回帰」があります。

2、教師なし学習（Unsupervised Learning）
教師なし学習では、教師あり学習とは異なり正しいデータを与える「学習」を行いません。 与えられたデータから自動でデータそのものが持つ特徴・パターンを分析・抽出し、分類します。教師なし学習の代表的手法は「クラスタリング」「次元削減」ながあります。

3、強化学習（Reinforcement Learning）
強化学習とは、データの出力に価値をつけることによって、その価値を最大化するための行動をとることで、より良い価値の高い出力を学習させる方法です。

機械学習におけるプログラミング言語

機械学習のモデル構築の際に使用される言語は定められてはいません。一般的に機械学習で使用されている言語は、Python（パイソン）、R（アール）、Octave（オクターブ）、C/C++、Javaなど様々です。その中でも、世界的に機械学習で広く使用されているプログラミング言語は「Python」です。理由として、Pythonのコードの読みやすさ（シンプル性）や言語の信頼性の他に、高度数値計算補助を行うNumpy（ナンパイ/ナムパイ）、大規模データの取扱い効率化のPandas（パンダス/パンダ）、データの可視化を効率的に行うためのMatplotlib（マットプロットリブ）など、機械学習向けのオープンソースライブラリーやフレームワークが多く存在することなども挙げられます。また、R言語も同様にオープンソースなプログラミング言語で特に統計・解析向けに利用され、機械学習では頻繁に使用されます。

機械学習関連の資格

1、G検定（ジェネラリスト向け）

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）の育成を目指す資格。2020年までの累計合格者18,721名（累計受験者27,573名）
受験資格 ： 制限なし
試験時間：120分
試験概要 ： 知識問題（多肢選択式、約220問）、自宅受験（オンライン）
出題問題 ： シラバスより出題（推薦図書あり）
受験料 ： 一般12,000円（税抜）、学生5,000円（税抜）

2、E資格（エンジニア向け）

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目指す資格。2020年までの累計合格者1,660名（累計受験者2,462名）
受験資格 ： JDLA（日本ディープラーニング協会）認定プログラム過去2年以内の修了
試験時間：120分
試験概要 ： 知識問題（多肢選択式、約100問）、会場試験
出題問題 ： シラバスよりJDLA認定プログラム修了レベルの問題
受験料 ： 一般33,000円、学生22,000円、会員27,500円（税込）

3、Python 3 エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施するPythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う資格試験。
受験資格 ： 制限なし
試験時間：60分
試験概要 ：選択式40問、全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
出題問題 ：「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」より出題
受験料 ：一般11,000円、学生5,500円（税込）
合格ライン：70％

4、画像処理エンジニア検定

画像処理分野の開発、設計に必要な知識の習得を評価する資格検定。基礎知識の理解を測るベーシック、専門知識の理解と知識の応用能力を測るエキスパートがあります。
受験資格 ： 制限なし
試験時間：ベーシック60分、エキスパート80分
試験概要 ：マークシート10問、会場試験
出題問題 ：「ビジュアル情報処理」（ベーシック）、「ディジタル画像処理（エキスパート）」、「画像処理エンジニア検定エキスパート・ベーシック公式問題集」より出題
受験料 ：ベーシック5,600円、エキスパート6,700円（税込）
合格ライン：70％
合格率：ベーシック67.9%、エキスパート32.6%

5、データベーススペシャリスト試験

情報処理推進機構が実施する顧客のビジネスに活用できるデータ分析基盤を提供するデータベース管理者やインフラ系エンジニアを目指す試験。
受験資格 ： 制限なし
試験時間：9:30~16:30
試験概要 ：多肢選択式（午前Ⅰ、午前Ⅱ）、記述式（午後Ⅰ、午後Ⅱ）、会場試験
受験料 ：5,700円（税込）
合格ライン：60％
合格率：14.4%